[管理學(xué)]第7章時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)-資料下載頁(yè)
2025-01-19 16:02本頁(yè)面
【正文】 ISTICS 一次指數(shù)平滑 (? 的確定 ) 1. 不同的 ?會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生不同的影響 ? 當(dāng)時(shí)間序列有較大的隨機(jī)波動(dòng)時(shí) ， 宜選較大的? ， 以便能很快跟上近期的變化 ? 當(dāng)時(shí)間序列比較平穩(wěn)時(shí) ， 宜選較小的 ? 2. 選擇 ?時(shí) ， 還應(yīng)考慮預(yù)測(cè)誤差 ? 用誤差均方來(lái)衡量預(yù)測(cè)誤差的大小 ? 確定 ?時(shí) ， 可選擇幾個(gè)進(jìn)行預(yù)測(cè) ， 然后找出預(yù)測(cè)誤差最小的作為最后的值 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 一次指數(shù)平滑 (例題分析 ) ?用 Excel進(jìn)行指數(shù)平滑預(yù)測(cè) 第 1步： 選擇 【 工具 】 下拉菜單 第 2步： 選擇 【 數(shù)據(jù)分析 】 ， 并選擇 【 指數(shù)平滑 】 ， 然后 【 確定 】 第 3步： 當(dāng)對(duì)話框出現(xiàn)時(shí) 在 【 輸入?yún)^(qū)域 】 中輸入數(shù)據(jù)區(qū)域 在 【 阻尼系數(shù) 】 ( 注意：阻尼系數(shù) =1 ? )輸入的值 選擇 【 確定 ” 】 【 例 】 對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù) ， 選擇適當(dāng)?shù)钠交禂?shù) ? ， 采用 Excel進(jìn)行指數(shù)平滑預(yù)測(cè) ， 計(jì)算出預(yù)測(cè)誤差 ， 并將原序列和預(yù)測(cè)后的序列繪制成圖形進(jìn)行比較 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 一次指數(shù)平滑 (例題分析 ) 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 一次指數(shù)平滑 (例題分析 ) 60801001201401986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2022年份消費(fèi)價(jià)格指數(shù)消費(fèi)價(jià)格指數(shù)平滑系數(shù)=0 .3平滑系數(shù)=0 .4平滑系數(shù)=0 .5 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 趨勢(shì)型序列的預(yù)測(cè) 線性趨勢(shì)預(yù)測(cè) 非線性趨勢(shì)預(yù)測(cè) 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 趨勢(shì)序列及其預(yù)測(cè)方法 1. 趨勢(shì) (trend) ? 持續(xù)向上或持續(xù)下降的狀態(tài)或規(guī)律 2. 有線性趨勢(shì)和非線性趨勢(shì) 3. 方法主要有 ? 線性趨勢(shì)預(yù)測(cè) ? 非線性趨勢(shì)預(yù)測(cè) ? 自回歸模型預(yù)測(cè) 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 線性趨勢(shì)預(yù)測(cè) 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 線性趨勢(shì) (linear trend) 1. 現(xiàn)象 隨著時(shí)間的推移而呈現(xiàn)出穩(wěn)定增長(zhǎng)或下降的線性變化規(guī)律 2. 由影響時(shí)間序列的基本因素作用形成 3. 時(shí)間序列的成分之一 4. 預(yù)測(cè)方法：線性模型法 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 線性模型法 (線性趨勢(shì)方程 ) ?線性方程的形式為 btaY t ???? — 時(shí)間序列的預(yù)測(cè)值 ? t — 時(shí)間標(biāo)號(hào) ? a— 趨勢(shì)線在 Y 軸上的截距 ? b— 趨勢(shì)線的斜率 ， 表示時(shí)間 t 變動(dòng)一個(gè) 單位時(shí)觀察值的平均變動(dòng)數(shù)量 tY? 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 線性模型法 (a 和 b 的求解方程 ) 1. 根據(jù)最小二乘法得到求解 a 和 b 的標(biāo)準(zhǔn)方程為 ?????????? ??? ?2tbtatYtbnaY 解得 ? ???????????? ?? ? ?tbYattnYttYnb222. 預(yù)測(cè)誤差可用估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差來(lái)衡量 mnYYsniiiY ????? 12)?(m為趨勢(shì)方程中待確定的未知常數(shù)的個(gè)數(shù) 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 線性模型法 (例題分析 ) 【 例 】 根據(jù)人口自然增長(zhǎng)率數(shù)據(jù) ， 用最小二乘法確定直線趨勢(shì)方程 ， 計(jì)算出各期的預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)誤差 ， 預(yù)測(cè)2022年的人口自然增長(zhǎng)率 ， 并將原序列和各期的預(yù)測(cè)值序列繪制成圖形進(jìn)行比較 1. 線性 趨勢(shì)方程 ： 2. 預(yù)測(cè)的 R2和估計(jì) 標(biāo)準(zhǔn)誤差 ： R2= 3. 2022年人口自然增長(zhǎng)率的 預(yù)測(cè)值 tY t 5 9 4 3 9 8 ???Ys 9 4 3 9 8 2 0 01 ????Y(‰ ) ?用 Excel進(jìn)行線 性 趨勢(shì)預(yù)測(cè) 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 線性模型法 (例題分析 ) 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 線性模型法 (例題分析 ) 051015201986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2022年份人口自然增長(zhǎng)率人口自然增長(zhǎng)率（‰）線性預(yù)測(cè)值 統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS 本章小節(jié) 1. 時(shí)間序列的分解 2. 時(shí)間序列的水平分析 3. 時(shí)間序列的速度分析 4. 平穩(wěn)序列的預(yù)測(cè) 5. 有趨勢(shì)序列的分析和預(yù)測(cè) 結(jié) 束
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